Legacy-Modernisierung
Subscribe to this collection and be first to get notified when new content arrives.
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Subscribe to this collection and be first to get notified when new content arrives.
Vermeiden Sie Systemunterbrechungen, indem Sie sich mit diesem vollständigen Leitfaden auf die Modernisierung älterer Versionen vorbereiten. Erfahren Sie, wie Sie eine Strategie entwickeln, welchen Ansatz Sie wählen und wie Sie technische Schulden zurückzahlen können.
ARTICLES IN THIS COLLECTION
Werfen Sie einen Blick auf diese 8 wichtigsten Herausforderungen bei der Modernisierung eines Altsystems:
Um technische Schulden effektiv zu verwalten, ist es wichtig:
Verwenden Sie diesen Prozess, um technische Schulden zu priorisieren:
Es gibt verschiedene Kennzahlen, die es Entwicklungsteams ermöglichen, technische Schulden effektiv zu verfolgen. Zum Beispiel:
Code Churn:
Code-Churn bezieht sich darauf, wie oft und wie stark sich die Codebasis über einen bestimmten Zeitraum ändert. Sie wird gemessen, indem die Hinzufügungen, Löschungen und Änderungen von Codezeilen nachverfolgt werden.
Abwanderungsdose mit hohem Code auf Instabilität oder ständige Überarbeitung des Codes hinweisen, was zu technischen Schulden führen kann. Die regelmäßige Messung der Codefluktuation hilft dabei, die Stabilität und den Reifegrad der Software zu verstehen und Entscheidungen darüber zu treffen, worauf die Entwicklungsbemühungen konzentriert werden sollten, um unnötige Nacharbeiten und Ineffizienzen zu vermeiden.
Zyklomatische Komplexität:
Die zyklomatische Komplexität ist eine Metrik, mit der die Komplexität eines Programms bestimmt wird, indem die Anzahl der linear unabhängigen Pfade durch den Quellcode des Programms gemessen wird.
EIN Ein höherer Wert steht für komplexeren Code, der schwieriger zu verstehen, zu testen und zu verwalten sein kann, wodurch die technische Verschuldung steigt. Eine regelmäßige Bewertung der zyklomatischen Komplexität hilft dabei, übermäßig komplexe Codeabschnitte zu identifizieren, die möglicherweise überarbeitet werden müssen, um den technischen Aufwand zu vereinfachen und den damit verbundenen technischen Aufwand zu verringern.
Technische Schuldenquote:
Bei der technischen Schuldenquote werden die Kosten für die Behebung technischer Schulden (z. B. Refactoring von Code, Behebung von Fehlern) mit den Kosten für die Entwicklung des Codes verglichen. Es bietet eine quantitatives Maß für die Höhe der technischen Schulden eines Projekts im Verhältnis zu seiner Größe. Dieses Verhältnis hilft beim Verständnis des Ausmaßes der technischen Verschuldung und kann als Grundlage für die Prioritätensetzung und Mittelzuweisung für Maßnahmen zum Schuldenabbau dienen.
Codeabdeckung:
Die Codeabdeckung misst den Prozentsatz der Codebasis, der durch automatisierte Tests (wie Komponententests, Integrationstests) getestet wird.
Eine hohe Codeabdeckung weist im Allgemeinen auf eine geringere Wahrscheinlichkeit unentdeckter Bugs und Probleme im Code hin, was zu technischen Schulden führen kann. Die Messung der Codeabdeckung hilft dabei, Bereiche des Codes zu identifizieren, die nicht ausreichend getestet wurden und daher anfälliger für Fehler sind, sodass Teams diese Bereiche gezielt untersuchen und die Tests und die Qualitätssicherung verbessern können.
Probleme mit der statischen Codeanalyse:
Statische Codeanalysetools scannen den Code nach Problemen wie Verstößen gegen Codierungsstandards, potenziellen Fehlern, Sicherheitslücken und Codegerüchen. Wenn Sie die Anzahl und den Schweregrad der von diesen Tools identifizierten Probleme verfolgen, erhalten Sie Einblicke in die Qualität der Codebasis.
EIN Eine hohe Anzahl kritischer Probleme kann auf erhebliche technische Schulden hinweisen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. Die kontinuierliche Überwachung von Problemen bei der statischen Codeanalyse hilft dabei, die Codequalität aufrechtzuerhalten und die Entstehung technischer Schulden im Laufe der Zeit zu reduzieren.
Denken Sie daran, die für Ihren Fall relevanten Kennzahlen zu verfolgen, experimentieren Sie und vermeiden Sie, nur eine Metrik zu verfolgen, um falsche Ergebnisse zu vermeiden.
Sie können die technische Verschuldung mit einigen der folgenden Tools messen:
Die technische Schuldenquote ist eine Kennzahl, die vergleicht die Kosten für die Behebung von Codeproblemen mit den Kosten für die Entwicklung des Codes. Dies ist eine wichtige Maßnahme, da sie die Höhe der technischen Schulden eines Projekts quantifiziert und so ein besseres Verständnis der Projektqualität ermöglicht.
Wenn Teams das Verhältnis kennen, können sie fundierte Entscheidungen darüber, ob technische Schulden sofort behoben oder verschoben werden sollen, basierend auf den potenziellen Auswirkungen auf die zukünftigen Entwicklungs- und Wartungskosten des Projekts.
Dies kann geschätzt werden, indem Sie die Gesamtzahl der Codezeilen (LOC) in Ihrem Projekt mit den durchschnittlichen Kosten pro Codezeile multiplizieren. Die Kosten pro Zeile können je nach Faktoren wie der verwendeten Programmiersprache, der Komplexität des Codes und dem geografischen Standort der Entwickler variieren.
Dazu gehört die Identifizierung von Problemen im Code, die zu technischen Problemen beitragen, wie Bugs, Codegerüche, Duplikate und Verstöße gegen Codierungsstandards. Tools wie SonarQube, JIRA oder andere statische Code-Analysetools können dabei helfen, diese Probleme zu identifizieren. Schätzen Sie nach der Identifizierung die Zeit ab, die zur Behebung dieser Probleme erforderlich ist, und multiplizieren Sie diese Zeit dann mit dem durchschnittlichen Stundensatz Ihres Entwicklungsteams, um die Kosten zu ermitteln.
Technischer Schuldenstand = C Dev/C-Verschuldung × 100
Dieses Verhältnis wird als Prozentsatz ausgedrückt. Ein höherer Prozentsatz deutet auf eine höhere technische Verschuldung im Verhältnis zu den gesamten Entwicklungskosten hin.
Schauen Sie sich diese 5 Beispiele für technische Schulden an und lernen Sie, wie Sie mit jedem von ihnen umgehen können:
Verwendung älterer Versionen von Bibliotheken, die möglicherweise nicht unterstützt werden oder Sicherheitslücken aufweisen.
Wie geht man damit um: Aktualisieren Sie Bibliotheken regelmäßig auf neuere Versionen, um den Support und die Sicherheit zu verbessern.
Fehlende oder veraltete Dokumentation, die das Verstehen und Ändern von Code erschwert.
Wie geht man damit um: Erstellen und pflegen Sie eine umfassende, aktuelle Dokumentation, um den Code besser zu verstehen und Änderungen zu vereinfachen.
Wiederholte Codeblöcke, die den Wartungsaufwand und das Fehlerrisiko erhöhen.
Wie geht man damit um: Refaktorieren Sie den Code, um Duplikate zu vermeiden, die Wartbarkeit zu verbessern und das Fehlerrisiko zu reduzieren.
Unzureichende automatisierte Tests, die zu potenziellen unentdeckten Problemen im Code führen.
Wie geht man damit um: Implementieren Sie robuste automatisierte Tests, um Probleme frühzeitig zu erkennen und die Zuverlässigkeit des Codes sicherzustellen.
Unnötig komplexer oder schlecht strukturierter Code, der schwer zu pflegen und zu verstehen ist.
Wie geht man damit um: Vereinfachen und restrukturieren Sie den Code für eine einfachere Wartung und ein einfacheres Verständnis.
Die Urknallmigration beinhaltet Übertragung aller Komponenten eines Systems in eine neue Umgebung auf einmal, in der Regel in einer kurzen, intensiven Zeit ausgeführt. Es eignet sich für kleinere oder weniger komplexe Systeme, bei denen Ausfallzeiten überschaubar sind.
Trickle Migration beinhaltet dagegen schrittweise Verschiebung von Teilen eines Systems im Laufe der Zeit, wodurch Störungen minimiert werden erfordert jedoch eine komplexere Koordination. Es wird für größere, komplexe Systeme bevorzugt, bei denen die Aufrechterhaltung des Betriebs während des Übergangs von entscheidender Bedeutung ist.
Blue/Green Deployment ist eine Strategie für Aktualisierung von Anwendungen mit minimalen Ausfallzeiten und Risiken.
Es funktioniert unter Beibehaltung von zwei identischen Produktionsumgebungen: „Blau“ (aktiv) und „Grün“ (inaktiv). Neue Versionen werden in der grünen Umgebung bereitgestellt, getestet und nach der Überprüfung wird der Datenverkehr von Blau auf Grün umgestellt.
Es ist besonders nützlich in Umgebungen, in denen eine kontinuierliche Verfügbarkeit von entscheidender Bedeutung ist, da es ein sofortiges Rollback ermöglicht, falls Probleme mit der neuen Version auftreten.
Das Strangler-Muster ist ein Strategie zur schrittweisen Modernisierung von Altsystemen. Es beinhaltet den Bau eines neuen Systems an den Rändern des bestehenden Systems und den schrittweisen Austausch alter Komponenten.
Diese Methode ist ideal für große Anlagen, bei denen eine komplette Überholung zu riskant oder störend ist. Sie ermöglicht stetiger Fortschritt, kontinuierliche Integration neuer Funktionen und Tests ohne vollständige Systemabschaltung. Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft, wenn es um komplexe, monolithische Anwendungen geht, die modernisiert werden müssen, ohne den laufenden Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen.
10 Phasen der Migration von Monolith zu Microservices
1. Identifizieren und isolieren Sie Komponenten
2. Baue die Strangler-Fassade
3. Entwerfen und entwickeln Sie Microservices
4. Entwickeln Sie eine Strategie für Datenmigration und -management
5. Funktionen schrittweise ersetzen
6. Testen Sie jeden Microservice
7. Richten Sie eine kontinuierliche Bereitstellung und Integration ein
8. Den Monolithen schrittweise außer Betrieb nehmen
9. Überwachen und optimieren Sie die Leistung
10. Aktualisieren Sie die Dokumentation und teilen Sie Wissen
Technischer Konkurs tritt auf, wenn akkumulierte technische Schulden die Funktionalität eines Systems oder den Betrieb eines Unternehmens erheblich beeinträchtigen.
Um eine technische Insolvenz zu vermeiden:
